美国房地产市场房价预测数据集USRealEstatePricePrediction-ahmedadelmohamed11
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 预测, 机器学习, 房屋属性, 线性回归, 数据分析, 美国
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州西雅图地区（Seattle）的房地产交易数据，记录了房屋的各项属性和交易价格，适用于房价预测、市场分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：包括房屋的交易日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋建造年份、翻新年份、街道地址、城市、邮政编码等关键属性。
数据格式：CSV格式，其中包含data.csv和output.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及探索房屋属性与价格之间的关系。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产经济学、市场营销等领域的学术研究，如房价影响因素分析、市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场调研、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略和购房选择。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，帮助用户建立房价预测模型，优化房地产投资策略。
